基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，用于向大语言模型（LLM）及其代理提供资源数据、可执行工具以及可定制的 prompts，支持通过 JSON-RPC 与客户端通信，并可通过 stdio、SSE 等传输协议进行多会话场景下的上下文服务整合。该实现整合了 StreamNative Cloud、Apache Kafka 和 Apache Pulsar 等资源与能力，便于 AI 应用访问和操作海量分布式系统。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，用于向大语言模型（LLM）及其代理提供资源数据、可执行工具以及可定制的 prompts，支持通过 JSON-RPC 与客户端通信，并可通过 stdio、SSE 等传输协议进行多会话场景下的上下文服务整合。该实现整合了 StreamNative Cloud、Apache Kafka 和 Apache Pulsar 等资源与能力，便于 AI 应用访问和操作海量分布式系统。